Python实现K均值聚类算法

于 2023-10-05 09:38:32 发布
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本文详细介绍了K均值聚类算法的原理，包括初始化、分配、更新步骤，并提供了Python代码实现示例，展示如何根据数据集、聚类数目和最大迭代次数进行聚类操作。

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K均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不重叠的类别。在本文中，我们将详细介绍K均值聚类算法的原理，并提供Python代码实现。

K均值聚类算法的原理：

  1. 初始化：选择K个初始聚类中心点，可以是随机选择或根据某种启发式方法选择。
  2. 分配：将每个数据点分配给离它最近的聚类中心点。
  3. 更新：根据当前的聚类分配，更新每个聚类中心点的位置，将其移动到所属数据点的平均位置。
  4. 重复步骤2和3，直到聚类中心点的位置不再改变或达到最大迭代次数。

下面是Python代码实现K均值聚类算法的示例：

import numpy as np

def kmeans(X, K, max_iters=
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